深度学习基础系列（七）| Batch Normalization
BatchNormalization（批量标准化，简称BN）是近些年来深度学习优化中一个重要的手段。BN能带来如下优点：加速训练过程；可以使用较大的学习率；允许在深层网络中使用sigmoid这种易导致梯度消失的激活函数；具有轻微地正则化效果，以此可以降低dropout的使用。但为什么BN能够如此有效...
How Does Batch Normalization Help Optimization?
1.摘要BN是一个广泛应用的用于快速稳定地训练深度神经网络的技术，但是我们对其有效性的真正原因仍然所知甚少。输入分布的稳定性和BN的成功之间关系很小，BN对训练过程更根本的影响是：它让优化更加平滑。这种平滑让梯度更加可预测更加稳定，从而加速训练。2.BN和internalcovariateshift...
使用TensorFlow中的Batch Normalization
问题训练神经网络是一个很复杂的过程，在前面提到了深度学习中常用的激活函数，例如ELU或者Relu的变体能够在开始训练的时候很大程度上减少梯度消失或者爆炸问题，但是却不能保证在训练过程中不出现该问题，例如在训练过程中每一层输入数据分布发生了改变了，那么我们就需要使用更小的learningrate去训练...
<深度学习优化策略-3> 深度学习网络加速器Weight Normalization_WN
前面我们学习过深度学习中用于加速网络训练、提升网络泛化能力的两种策略：BatchNormalization（BatchNormalization）和LayerNormalization（LN）。今天讨论另一种与它们类似的策略：WeightNormalization（WeightNormalizati...
深度学习基础系列（九）| Dropout VS Batch Normalization? 是时候放弃Dropout了
Dropout是过去几年非常流行的正则化技术，可有效防止过拟合的发生。但从深度学习的发展趋势看，BatchNormalizaton(简称BN)正在逐步取代Dropout技术，特别是在卷积层。本文将首先引入Dropout的原理和实现，然后观察现代深度模型Dropout的使用情况，并与BN进行实验比对，...
规范化Normalization
一、批规范化BatchNormalization转自: http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 https://zhuanlan.zhihu.com/p/38176412[简洁]白化whitening：https://blog.cs...
Batch Normalization 与 Caffe中的 相关layer
在机器学习领域，通常假设训练数据与测试数据是同分布的，BatchNorm的作用就是深度神经网络训练过程中，使得每层神经网络的输入保持同分布。原因：随着深度神经网络层数的增加，训练越来越困难，收敛越来越慢。对于Sigmod激活函数，这意味着输入通常落在了两端。BN的作用：将每层的输入变为标准正态分布，...
数据预处理中归一化（Normalization）与损失函数中正则化（Regularization）解惑
背景：数据挖掘/机器学习中的术语较多，而且我的知识有限。之前一直疑惑正则这个概念。所以写了篇博文梳理下摘要：1.正则化（Regularization）1.1 正则化的目的1.2正则化的L1范数（lasso），L2范数（ridge）2.归一化（Normalization） 2.1归一化的目的2.1归一...
深度挖坑：从数据角度看人脸识别中Feature Normalization,Weight Normalization以及Triplet的作用
深度挖坑：从数据角度看人脸识别中FeatureNormalization,WeightNormalization以及Triplet的作用周翼南北京大学工学硕士373人赞同了该文章基于深度学习的人脸识别发展，从deepid开始，到今年（或者说去年），已经基本趋于成熟。凡是基于识别的，总是离不开三个东西...
zz详解深度学习中的Normalization，BN/LN/WN
详解深度学习中的Normalization，BN/LN/WN讲得是相当之透彻清晰了深度神经网络模型训练之难众所周知，其中一个重要的现象就是InternalCovariateShift.BatchNorm大法自2015年由Google提出之后，就成为深度学习必备之神器。自BN之后，LayerNorm/...
Elastic Search中normalization和分词器
为key_words提供更加完整的倒排索引。如：时态转化（like|liked），单复数转化（man|men），全写简写（china|cn），同义词（small|little）等。如：china搜索时，如果条件为cn是否可搜索到。如：dogs，搜索时，条件为dog是否可搜索到数据。如果可以使用简写（...